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2026年7月31日，阿里通义千问正式发布语音识别大模型Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash，主打长音频不丢词、行业词免配置两大核心优势，医疗场景专业词召回率达95.36%、IT编程场景达91.87%，目前该模型已在阿里云百炼平台开放调用，将大幅降低各行业语音转写落地的时间与人力成本。
长期以来，专业场景的语音转写始终是ASR（自动语音识别）技术落地的老大难问题：几小时的跨部门会议转写人名前后不统一、医疗问诊录音里的专业术语识别错误率高达20%以上、企业要维护动辄上万个专属热词才能保证识别准确率，额外的人工校正成本甚至超过了转写本身的价值。
随着远程办公、线上问诊、智能客服等场景的普及，国内企业对ASR服务的需求年增速超过40%，但专业场景的落地率始终不足30%。据行业调研数据显示，专业场景ASR的平均适配成本是通用场景的3-5倍，其中60%以上的成本都花在专属词库配置和后期人工校正上，中小机构往往无力承担定制化的ASR服务。
传统ASR模型大多采用短片段切割识别的逻辑，没有全局上下文记忆能力，同时缺乏专业领域的语料训练，导致面对长音频、专业术语密集的场景时，准确率会出现断崖式下跌，这也成为了语音识别技术普及的核心瓶颈。
本次发布的Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash，针对性解决了传统ASR的核心痛点，在五大维度实现了能力升级：
一是新增长音频上下文记忆能力，转写时可参考前文语义统一表述，几小时会议中的人名、技术概念全程保持一致，告别跨片段“断片”问题；
二是内置多行业词库，医疗场景专业词召回率达95.36%，IT编程场景达91.87%，无需人工配置即可精准识别冷门术语；
三是支持分级热词定制，企业专属词汇上传后即时生效，多数场景召回率突破99%，不会因热词增多出现误触发问题；
四是集成语音润色能力，可一步完成去口头禅、清理重复内容、处理自我纠正表述和语义重组，输出可读性接近“ASR+大模型润色”两步方案的效果，算力成本降低近一半；
五是单模型覆盖30余种语言，可满足跨境会议、多语言客服等场景的转写需求。
目前该模型已在阿里云百炼平台开放API调用，企业无需自行训练、部署模型，即可快速接入语音识别能力，大幅降低了专业ASR服务的使用门槛。据首批测试企业反馈，使用该模型后，专业场景转写的人工校正成本平均降低75%以上，整体效率提升超60%。
阿里通义千问团队透露，未来还会将该模型与通义千问的生成能力深度打通，实现转写后自动生成会议纪要、待办事项、病例结构化输出等延伸功能，进一步释放语音数据的价值。
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